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連云港市灌云縣、汕頭市南澳縣、蚌埠市禹會區(qū)、保山市昌寧縣、白沙黎族自治縣南開鄉(xiāng)、酒泉市金塔縣、天津市津南區(qū)、龍巖市武平縣、南平市順昌縣、泰州市海陵區(qū)
攀枝花市東區(qū)、六安市葉集區(qū)、安陽市林州市、銅仁市石阡縣、內江市資中縣、臨汾市永和縣、黔東南天柱縣
撫州市宜黃縣、寶雞市渭濱區(qū)、保山市龍陵縣、臨夏廣河縣、徐州市豐縣、曲靖市會澤縣、十堰市張灣區(qū)、晉城市陵川縣
揚州市邗江區(qū)、廣西百色市田陽區(qū)、臨高縣調樓鎮(zhèn)、宜昌市興山縣、蘇州市吳江區(qū)、延安市甘泉縣、葫蘆島市綏中縣、天津市薊州區(qū)、內蒙古阿拉善盟阿拉善右旗
紅河河口瑤族自治縣、定安縣雷鳴鎮(zhèn)、清遠市陽山縣、溫州市洞頭區(qū)、臨沂市平邑縣、岳陽市岳陽縣、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)、呂梁市交口縣、廣西防城港市防城區(qū)、普洱市寧洱哈尼族彝族自治縣
泉州市德化縣、南京市棲霞區(qū)、重慶市彭水苗族土家族自治縣、綏化市海倫市、周口市太康縣、珠海市金灣區(qū)、寧夏固原市西吉縣、哈爾濱市依蘭縣、濰坊市壽光市
畢節(jié)市金沙縣、黔東南榕江縣、郴州市永興縣、寧波市奉化區(qū)、忻州市岢嵐縣、中山市沙溪鎮(zhèn)、瓊海市石壁鎮(zhèn)、煙臺市萊州市
寧夏固原市彭陽縣、廣西河池市天峨縣、安順市普定縣、黔南羅甸縣、齊齊哈爾市建華區(qū)
淮安市淮陰區(qū)、寧波市象山縣、常德市津市市、許昌市襄城縣、福州市福清市、甘孜爐霍縣、紹興市上虞區(qū)、南通市啟東市
大連市西崗區(qū)、張家界市武陵源區(qū)、深圳市羅湖區(qū)、樂山市馬邊彝族自治縣、淮北市烈山區(qū)、雞西市密山市、甘孜稻城縣
成都市新津區(qū)、內蒙古包頭市九原區(qū)、淮南市壽縣、廣西桂林市靈川縣、潮州市湘橋區(qū)
瓊海市陽江鎮(zhèn)、忻州市河曲縣、南平市松溪縣、十堰市鄖陽區(qū)、雅安市漢源縣、長春市二道區(qū)、晉中市平遙縣、焦作市修武縣
樂山市峨眉山市、內蒙古鄂爾多斯市東勝區(qū)、文昌市東路鎮(zhèn)、濰坊市濰城區(qū)、婁底市雙峰縣
畢節(jié)市赫章縣、咸陽市興平市、西安市碑林區(qū)、鶴崗市興安區(qū)、重慶市渝北區(qū)、濰坊市壽光市、鄭州市惠濟區(qū)、陽江市江城區(qū)
屯昌縣坡心鎮(zhèn)、白沙黎族自治縣七坊鎮(zhèn)、昆明市呈貢區(qū)、海東市化隆回族自治縣、佛山市南海區(qū)、臨汾市蒲縣、銅陵市銅官區(qū)、嘉興市嘉善縣、廣西柳州市城中區(qū)、廣西賀州市鐘山縣
濮陽市臺前縣、中山市南朗鎮(zhèn)、廣西桂林市疊彩區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、荊門市掇刀區(qū)、松原市乾安縣、紅河彌勒市
西寧市湟中區(qū)、淮南市鳳臺縣、宜賓市江安縣、郴州市宜章縣、九江市彭澤縣、杭州市桐廬縣、沈陽市渾南區(qū)、齊齊哈爾市克山縣、白山市靖宇縣
渭南市合陽縣、黃岡市英山縣、東莞市洪梅鎮(zhèn)、澄邁縣老城鎮(zhèn)、保亭黎族苗族自治縣保城鎮(zhèn)、三亞市天涯區(qū)、吉林市磐石市、天水市麥積區(qū)
阜新市新邱區(qū)、贛州市會昌縣、廣西柳州市三江侗族自治縣、咸陽市武功縣、雅安市漢源縣、福州市福清市、綿陽市江油市、溫州市文成縣、廣元市蒼溪縣
蘭州市皋蘭縣、廣西梧州市龍圩區(qū)、惠州市龍門縣、齊齊哈爾市甘南縣、黔東南榕江縣
哈爾濱市雙城區(qū)、開封市祥符區(qū)、臨滄市臨翔區(qū)、永州市江永縣、汕尾市陸豐市、鶴壁市山城區(qū)、永州市道縣、菏澤市巨野縣、河源市源城區(qū)、黑河市孫吳縣
黔東南臺江縣、合肥市蜀山區(qū)、丹東市振興區(qū)、廣西梧州市藤縣、海南貴德縣、天津市和平區(qū)、葫蘆島市南票區(qū)、瓊海市大路鎮(zhèn)、運城市聞喜縣
北京市懷柔區(qū)、寧德市蕉城區(qū)、贛州市安遠縣、漢中市洋縣、汕尾市城區(qū)、湖州市吳興區(qū)、樂東黎族自治縣佛羅鎮(zhèn)
銅川市印臺區(qū)、廣西貴港市桂平市、常州市天寧區(qū)、果洛久治縣、淄博市臨淄區(qū)、自貢市自流井區(qū)、七臺河市桃山區(qū)、七臺河市新興區(qū)
銅仁市沿河土家族自治縣、阜陽市阜南縣、贛州市石城縣、泰安市東平縣、內蒙古阿拉善盟額濟納旗、漯河市郾城區(qū)、臨汾市古縣
酒泉市金塔縣、洛陽市西工區(qū)、寧夏石嘴山市惠農區(qū)、滁州市定遠縣、運城市夏縣、南通市如東縣、朔州市朔城區(qū)、廣西柳州市鹿寨縣、廣西防城港市上思縣、遼陽市白塔區(qū)
白銀市平川區(qū)、西寧市城東區(qū)、黃岡市蘄春縣、定西市隴西縣、齊齊哈爾市甘南縣、撫州市崇仁縣、伊春市嘉蔭縣
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懷化市芷江侗族自治縣、茂名市茂南區(qū)、五指山市南圣、煙臺市萊州市、南充市營山縣、普洱市西盟佤族自治縣、五指山市毛陽、黃石市下陸區(qū)、無錫市濱湖區(qū)、武漢市青山區(qū)
南充市閬中市、濟南市鋼城區(qū)、張掖市山丹縣、廣西河池市羅城仫佬族自治縣、西雙版納景洪市、營口市西市區(qū)、廣西貴港市港北區(qū)、黃南尖扎縣
武威市涼州區(qū)、淮安市淮陰區(qū)、天津市西青區(qū)、貴陽市白云區(qū)、畢節(jié)市金沙縣、果洛瑪多縣
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十堰市鄖西縣、內蒙古鄂爾多斯市鄂托克旗、遵義市桐梓縣、北京市延慶區(qū)、廣西來賓市興賓區(qū)、景德鎮(zhèn)市浮梁縣、德州市寧津縣
南充市西充縣、上海市靜安區(qū)、淮北市烈山區(qū)、黔東南丹寨縣、咸陽市旬邑縣、呂梁市交城縣、黔南羅甸縣、廣西南寧市上林縣
金華市金東區(qū)、廣西玉林市玉州區(qū)、鞍山市千山區(qū)、濟南市長清區(qū)、澄邁縣大豐鎮(zhèn)、寧波市鄞州區(qū)、攀枝花市仁和區(qū)、昭通市昭陽區(qū)、杭州市桐廬縣、成都市龍泉驛區(qū)
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齊齊哈爾市富?？h、臨沂市郯城縣、蘭州市城關區(qū)、漯河市源匯區(qū)、廣西南寧市邕寧區(qū)
廣西百色市德保縣、甘孜甘孜縣、十堰市房縣、直轄縣潛江市、洛陽市老城區(qū)
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廣西貴港市平南縣、大興安嶺地區(qū)塔河縣、云浮市云城區(qū)、張掖市民樂縣、平涼市莊浪縣、文昌市東路鎮(zhèn)、東方市三家鎮(zhèn)
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共話AI未來！中歐基金AI DAY帶你解碼AI無限可能|界面新聞
當硅基代碼叩響文明之門，當智能浪潮重塑人類想象，AI浪潮正以前所未有的速度改變著人類認知世界的方式，顛覆著傳統(tǒng)產業(yè)的底層邏輯，更逐浪于資本市場。 “AI+”的未來還有哪些想象空間？人形機器人投資的下一階段焦點在哪？投資者應該如何從大模型技術發(fā)展中尋找機會？
近日，中歐基金舉辦了AI DAY活動。活動邀請了中歐基金科技戰(zhàn)隊核心團隊、券商分析師、國內AI科學家及產業(yè)專家等，分享了當前AI技術發(fā)展的最新成果，探討了生成式AI發(fā)展趨勢及投資價值，一同解碼AI應用的投資機會和無限可能。
中歐基金權益研究部副總監(jiān)、科技組組長杜厚良：
關注港股大模型應用、國產替代、3D打印等
作為中歐基金權益研究部副總監(jiān)、科技組組長，杜厚良認為投資科技一定要立足產業(yè)研究，要比別人更早發(fā)現(xiàn)科技產業(yè)變化的機會。今年以來，中歐基金科技戰(zhàn)隊積極主動開展調研，力求挖掘AI產業(yè)的潛在投資機會。
杜厚良介紹，中歐基金科技戰(zhàn)隊的大部分成員畢業(yè)于清華、交大等院校，且兼具金融、科技等相關產業(yè)資源和背景。目前，科技戰(zhàn)隊已經整理出一套較為完備的數據庫，數據庫涵蓋了科技領域諸多細分行業(yè)。通過對數據庫進行高頻更新，可以助力團隊率先挖掘到產業(yè)的投資機會。
針對當下科技領域的投資機會，杜厚良認為要重點關注港股大模型應用、國產替代、3D打印、AI端側市場等板塊。
對于港股大模型，杜厚良認為，從長期來看，AI有望在本質上改變移動互聯(lián)網的入口。通過AI技術的普及應用，移動互聯(lián)網現(xiàn)有的分配方式或將發(fā)生較大轉變。
而AI產業(yè)鏈中的國產替代也將加速。杜厚良認為，此前，科技大產業(yè)鏈中某些環(huán)節(jié)（如儀器儀表、模擬芯片）對進口的依賴程度超過40%，在“關稅戰(zhàn)”之后，這些環(huán)節(jié)對國產替代的需求正在快速增加，下游客戶也有更強的意愿使用國內的產品。
此外，3D打印行業(yè)經過十幾年的發(fā)展，疊加在航空航天、機器人等領域的使用場景，正有望成長為下一個千億市場。目前，3D打印還處在市場培育的早期，值得用心去挖掘一些潛在的投資機會。
杜厚良分析,雖然AI手機也處在市場的早期，但同樣值得特別關注。未來的AI手機不再是冰冷的設備，而是能感知、決策、進化的數字伙伴，可以幫助用戶實現(xiàn)預判路況、自動下單等。
廣發(fā)證券傳媒互聯(lián)網首席分析師曠實：
AI應用的爆發(fā)只會越來越快，且將呈現(xiàn)“非人效應”
從2022年底ChatGPT爆發(fā)后，全球AI浪潮風起云涌。今年以來，隨著DeepSeek的橫空出世，全市場的目光都轉向了中國的硬核科技領域。
在廣發(fā)證券傳媒互聯(lián)網首席分析師曠實看來，前端的AI大模型呈現(xiàn)出兩大趨勢——價格越來越低，以及模型的精準度和效果越來越好。從長期趨勢看，AI應用的爆發(fā)只會越來越快，且將呈現(xiàn)“非人效應”。所謂“非人效應”，是指虛擬助理和人形機器人等非人類實體，通過技術的進步，出現(xiàn)能夠模擬人類智能的行為。
他認為有六個值得關注的AI應用方向，分別是：AI Agent 、AI營銷、AI游戲、AI教育、AI陪伴以及AI玩具。其中，AI Agent本質上是通過AI幫助用戶執(zhí)行一些任務的代理人。它的主要功能是在輔助人類，幫助完成辦公、會議等多項工作。從目前趨勢來看，全球AI Agent正在快速演進并賦能至各大垂類和流量平臺，國內一些互聯(lián)網巨頭也紛紛研發(fā)迭代自己的AI Agent開發(fā)模型。曠實認為，AI Agent或是今年的風口。
在AI營銷領域，AI會根據用戶在某一個頁面停留的時間長短、主動搜索的內容等，針對用戶需求進行更精準的內容推薦。這可以幫助廣告主提升用戶時長，更好地生產廣告創(chuàng)意內容，并進行歸因和回溯；在AI游戲方面，當下AI對游戲的賦能主要集中在研發(fā)維度，幫助大廠的工作室去生成一些圖片和視頻，幫程序員編寫代碼，但在終端用戶層面還未實現(xiàn)革命性變革；AI教育領域，目前已經有一些教育機構推出了AI學習機，輔助兒童進行學習。
對于AI玩具，目前主要有兩個發(fā)展方向，一是通過大模型賦能玩具語言功能，讓兒童在玩玩具的過程中學到一些知識；第二是通過玩具的硬件，搭載一些娛樂環(huán)節(jié)去做增值付費，隨著玩具AI功能的強化，這部分付費客戶的黏性也會越來越高。
曠實認為，如果一些公司能夠準確細分到某個賽道，在某個垂直領域進行深耕，未來三至五年，有可能爆發(fā)出大牛股。希望投資者多多關注AI應用的賽道。
AI智能駕駛產業(yè)專家陶圣：
L4自動駕駛將加速場景化落地
2025年，曾被業(yè)界預言為“智能駕駛元年”的節(jié)點終于到來。隨著國內多個城市陸續(xù)開展無人駕駛車輛的試點，無人駕駛的智能駕駛技術已經發(fā)展到了哪一步？哪些場景可以使用自動駕駛，徹底實現(xiàn)“機器取代人”？
AI智能駕駛產業(yè)專家陶圣在演講中提到，相比L2（自動化階段）,L4（高度自動化階段）是跨越式的發(fā)展。兩者最大的區(qū)分點是一旦發(fā)生事故，由誰來負責？使用L2自動駕駛的乘用車，發(fā)生事故后的責任方是駕駛員，而L4則由自動駕駛系統(tǒng)承擔責任。不過，由于L4目前存在限制使用區(qū)域，只有在封閉場景下，出現(xiàn)事故才會由系統(tǒng)來承擔責任。
陶圣表示，L4級自動駕駛技術憑借其高度自動化和智能化的特點，正在廣泛應用于多個關鍵領域，展現(xiàn)出強大的應用潛力和價值。L4級自動駕駛技術已經廣泛應用于園區(qū)環(huán)衛(wèi)、園區(qū)物流、智慧港口、智慧航空港、智慧礦山和智慧倉儲等低速且相對封閉的場景。同時，在高速開放場景的Robotaxi和Robobus，低速開放場景的城區(qū)配送，以及高速半開放場景的干線物流中，L4級自動駕駛正處于試運營階段。
他進一步指出，當前已完成L1至L5自動駕駛術語定義及圖標規(guī)范的國家標準制定，進展顯著。然而，測試標準以行業(yè)標準為主（非國標），其他配套標準尚未完善。
陶圣認為，L4級自動駕駛場景化落地至關重要。L4級自動駕駛具有龐大的生態(tài)圖譜，上游由車、路、云領域的技術及零部件提供商構成，下游主要是場景化解決方案提供商。在L4級自動駕駛逐漸落地應用的背景下，場景化解決方案是當前產業(yè)發(fā)展的關鍵。目前L4級自動駕駛已經在港口、倉儲等場景建設起成熟的商業(yè)模式，在復雜的礦山、城市、城際場景中也進入了試運營階段開始探索創(chuàng)新商業(yè)模式。
中歐基金指數基金經理宋巍?。?/h3>
中國人形機器人產業(yè)鏈中或將持續(xù)涌現(xiàn)巨大的投資機會
從長跑馬拉松到后空翻，再到劃龍舟，人形機器人正在迅速出圈。與此同時，資本市場也給予了人形機器人板塊前所未有的關注。
在此次分享中，中歐基金指數基金經理宋巍巍回顧了2022年以來的三波重大行情：2022年4月，馬斯克稱最早將在2023年開始生產第一個版本的擎天柱人形機器人，由此開啟了人形機器人的第一波行情；第二波行情始于2022年年底的ChatGPT發(fā)布；而第三波行情則于2024年“9.24”政策后啟動。
宋巍巍分析，三波行情的驅動因素完全不同：第一波行情是由于全球科技領軍人物首次宣布制造機器人，第二波行情的驅動因素來自人工智能技術底層大模型的快速進步，而第三波行情則來自金融市場的流動性放松。表面上，每個驅動因素背后代表了三輪跳躍式變化，但本質上，機器人產業(yè)供給與需求的演變才是行情的核心驅動因素。
自2024年至今，機器人板塊的驅動發(fā)生了兩輪重要轉折：一是2024年11月4日，在國內龍頭公司宣布計劃搭建人形機器人平臺后，機器人領域從單方面的美國公司主導向中美共振的模式轉變；二是2025年1月9日，馬斯克透露人形機器人的量產計劃：2026年將生產5-10萬臺，2027年可能翻10倍，人形機器人行情第一次從供給邏輯轉向了需求邏輯。
作為近年最具想象力的科技領域之一，機器人板塊今年以來在政策紅利、技術突破和資本涌入的推動下屢創(chuàng)新高。宋巍巍認為，機器人行業(yè)的長期增長確定性依然突出。政策層面，中國將具身智能寫入政府工作報告，工信部明確2025年批量生產、2027年形成國際競爭力的目標，并配套千億級產業(yè)基金。地方政府如北京、江蘇等地亦推出“首臺套”補貼、場景開放等舉措，加速產業(yè)落地。
在宋巍巍看來，中國是公認的制造業(yè)大國，而機器人產業(yè)又是當下制造業(yè)產業(yè)皇冠上的明珠，未來中國人形機器人產業(yè)鏈中或將持續(xù)涌現(xiàn)巨大的投資機會。
同時，宋巍巍提醒投資者需注意兩類風險：一是技術瓶頸，如AI視覺導航、柔性抓取等長尾場景尚未完全突破，可能影響商業(yè)化進度；二是供應鏈風險，高端軸承鋼、芯片仍依賴進口，地緣沖突可能導致成本上升。
中歐基金科技組資深研究員董亮：
掌握AI入口的產業(yè)鏈公司值得關注
在本次中歐AI Day的最后，中歐基金科技組資深研究員董亮從學術與應用結合的角度出發(fā)，分享了他的AI 視角。
董亮認為投資新興產業(yè)，必須要從技術角度出發(fā)，才有望在產業(yè)浪潮到來前或上市前抓住機會進行布局。在他看來，整個投資相當于F（X）公式，所謂做差異化就是在X上進行更前端的投資。
基于此，他解構出兩大維度，一是判斷行業(yè)1至3年產業(yè)趨勢如何？屬于加速成長還是邊際放緩，或是可能進入科技周期的泡沫期？二是從公司維度，判斷其是否具備長期價值，以及能否在整個產業(yè)鏈占據一席之地？
從行業(yè)發(fā)展的角度，董亮歸納出兩類最值得投資的公司：一類是從需求側推導，在AI浪潮下掌握入口的產業(yè)鏈公司或具備更大優(yōu)勢；另一類則是在供給端，擁有大量數據積累的公司未來有望在垂直領域形成較強壁壘，這些公司也值得關注。
短期來看，整個模型的迭代將會從非線性重新回歸到線性，當下可能已進入應用投資的最佳窗口期。從歷史經驗看，模型迭代每次都會以吞噬效應覆蓋下游應用場景，應用開發(fā)就會變成沉沒成本，而模型一旦步入放緩階段，應用就有了投資價值，大型公司也會在各大場景中結合垂類應用。
互聯(lián)網行業(yè)在過去10年內流量快速增長，利潤釋放則從第六年開始，且僅用三至四年就達到了數千億規(guī)模，當前可能已破萬億。在互聯(lián)網世界里，從流量爆發(fā)到利潤累積的過程是非線性的。放眼未來十年，董亮預測AI入口級用戶時長將進一步增長，AI推薦算法效率也將大幅提升。
基金有風險，投資需謹慎。以上內容僅供參考，不預示未來表現(xiàn)，也不作為任何投資建議。其中觀點和預測僅代表當時觀點，今后可能發(fā)生改變，外部嘉賓觀點不代表中歐基金觀點。未經同意請勿引用或轉載?；鸸芾砣顺兄Z以誠實信用、勤勉盡責的原則管理和運用基金資產，但不保證基金一定盈利，也不保證最低收益。基金的過往業(yè)績并不預示其未來表現(xiàn)，基金管理人管理的其他基金的業(yè)績并不構成基金業(yè)績表現(xiàn)的保證。您在做出投資決策之前，請仔細閱讀基金合同、基金招募說明書和基金產品資料概要等產品法律文件和風險揭示書，充分認識基金的風險收益特征和產品特性，認真考慮基金存在的各項風險因素，并根據自身的投資目的、投資期限、投資經驗、資產狀況等因素充分考慮自身的風險承受能力，在了解產品情況及銷售適當性意見的基礎上，理性判斷并謹慎做出投資決策?；鹩酗L險，投資需謹慎。以上內容僅供參考，不預示未來表現(xiàn)，也不作為任何投資建議。其中的觀點和預測僅代表當時觀點，今后可能發(fā)生改變。未經同意請勿引用或轉載。
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